Python字典、函数与全局变量核心用法解析

咖啡半糖
咖啡半糖
发布时间:2026-10-13| 3人浏览过
原创

本文深入解析Python中字典、函数及全局变量的核心用法。详细阐述字典键值不可变性与覆盖规则,介绍自定义与预定义函数的定义、分类及调用语法。重点讲解全局变量与局部变量的作用域差异,以及如何通过global关键字在函数内修改全局变量,并附带验证码生成的两种实现方式。

字典

dict1 = {'name':'han','age':18,'class':'first'}
print(dict1.keys())    #打印所有的key值
print(dict1.values())   #打印所有的values值
print("dict1['name']:",dict1['name'])   #打印name相对应的value值
print(dict1.get('name'))  #通过字典的get方法得到name相对应的value值

dict1['age']=28  #字典的修改相当于重新赋值!!!

dict1['address']='beijing'  #字典的增加是:dict[key] = value 这样的形式

del dict1['name']  #删除字典中的一个元素
dict1.clear()    #字典的清空,返回一个空字典
# del dict1     #删除字典,字典就完全删除了

在使用Python字典时,需注意以下关键事项:

首先,字典中的键(key)必须唯一。若出现重复键,后定义的键值对将覆盖先前的值。

其次,作为字典键的对象必须是不可变类型。因此,通常仅使用数字、字符串或元组来充当键,而列表等可变类型不能作为键。

dict2 = {(1,2):5,"元组":(4,5)}  #字典里的元素只能用不可变的数据类型!!!
print(dict2)
print(dict2['元组'])
print(dict2[(1,2)])

for i in dict2.keys():      #取出的数值更干净!!!谨记老师教导
  print("字典中的key值为:",i)
for j in dict2.values():
  print("字典中的values值为:",j)

函数

关于函数的定义,需明确其基本概念:

函数是将实现特定功能的一组语句封装起来的代码块,用户可以在程序中随时调用这些函数以执行相应操作。

函数的分类主要包含两类:

一是自定义函数,由用户根据需求编写;二是预定义函数,即Python系统或标准库(lib)内置提供的函数。

使用函数具有显著优势:

它能有效降低编程复杂度,将复杂的大问题分解为多个易于处理的小问题,并且支持多次调用,提高代码复用率。

函数的语法结构如下:

定义函数时,使用关键字def后接函数名及括号内的参数列表。

具体格式为:def 函数名(参数):

随后编写函数体,即执行具体逻辑的代码块。

最后使用return语句返回值。若return不带表达式,则默认返回None。

调用函数时,只需使用函数名并传入相应参数即可。

调用示例:函数名(参数)

以下是几种常见的函数类型及示例:

 #定义函数,函数名最好以_分割
 def print_str(str):
   print(str)
   return
 # 调用函数
 print_str("调用一下")
# 函数传递
#所有参数在python里都是按引用传递
#一句话:要变都变!!!
def charge_me(mylist):
  mylist.append([1,2,3,4])
  print("函数内取值:",mylist)
  return
mylist = [10,20,30]
charge_me(mylist)
print("函数外取值:",mylist)   #函数外和函数内打印是相同的!!!
#函数的赋值引用
def print_info(name,age=3):
  print("name",name)
  print("age",age)
  return
# print_info(name="xiao",age=18)
print_info(age=50,name="xiao")    #python中颠倒是可以的!!!
print_info(name='haha')
#函数的不定长参数
def p_info(arg1,*vartuple):
  print("输出:",arg1)
  for var in vartuple:
    print(var)
  return
p_info(10)
p_info(70,60,50,40,30)
匿名函数lambda,了解即可
 # 1、lambda只是一个表达式,而不是一个代码块,函数体比def简单很多。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑
 # 2、lambda[arg1[,arg2,...argn]]:expression
 sum1 = lambda arg1,arg2:arg1+arg2
 print("相加后的值为:",sum1(10,20))
# return语句
def sum2(arg1,arg2):
  total = arg1+arg2
  print("函数内:",total)
  return total           #把total去掉之后返回none
abc = sum2(10,40)
print("函数外:",abc)

关于全局变量与局部变量的区别:全局变量容易引发状态混乱,建议尽量避免在函数中随意修改全局变量。

total = 0
def sum3(a,b):
  total = a+b
  print("函数内(局部变量)的值为:",total)
  return total
# total = sum3(10,400)
sum3(20,70)
print("函数外(全局变量)的值为:",total)
count = 1
def do_st():
  global count     #全局变量:global
  for i in (3,4,5):  #循环三次
    count += 1
    # print(count)
do_st()
print(count)
# 思路:当count=1时进入循环+1并赋值给count
#     在for循环三次后为3+1=4
#     count是全局变量,最后打印出的结果为4

小练习:

# 不能创建字典的语句是C (字典中的元素不能以列表作为key)
# A、dict1 = {}
# B、dict2 = { 3 : 5 }
# C、dict3 = {[1,2,3]: “uestc”}
# D、dict4 = {(1,2,3): “uestc”}

#以下代码输出什么?输出的是6
# 思路:原始key的值为1,
#    copy给另一个字典值为1,
#    重新赋值原来的字典值为5,
#    所以相加等于6
dict1={'1':1,'2':2}
theCopy=dict1.copy()
dict1['1']=5
sum=dict1['1']+theCopy['1']
print(sum) 

# 合并生成新的字典
dict1 = {3:"c", 4:"d"}
dict2 = {1:"a", 2:"b"}
dict2.update(dict1)    #更新添加dict1进dict2
print(dict2)

# 标准日期输出
a = "20170303"
b = a[:4]
c = a[4:6]      #构思:通过列表分割的方式实现
d = a[6:]
print("格式化后输出的日期是:%s年%s月%s日"%(b,c,d))

如果一个函数中没有return语句,它返回什么?

答案:在函数中若未显式使用return语句,函数执行完毕后默认返回None。

如何在函数内部设置或修改一个全局变量?

答案:在函数体内使用global关键字声明该变量为全局变量,即可对其进行修改。

随机生成验证码的两种常见实现方式:

import random
list1=[]
for i in range(65,91):
  list1.append(chr(i))  #通过for循环遍历asii追加到空列表中
for j in range(97,123):
  list1.append(chr(j))
for k in range(48,58):
  list1.append(chr(k))
ma = random.sample(list1,6)
print(ma)     #获取到的为列表    
ma = ''.join(ma)  #将列表转化为字符串
print(ma)
import random,string
str1 = "0123456789"
str2 = string.ascii_letters
str3 = str1+str2
ma1 = random.sample(str3,6)
ma1 = ''.join(ma1)
print(ma1)     #通过引入string模块和random模块使用现有的方法

总结:

以上就是本文关于Python字典、函数及全局变量代码解析的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。